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用不同算法对掌纹进行识别

Primary LanguagePython

作业内容

在课程资料库中下载相应的图库，完成特征提取，分类的识别，要求画出ROC曲线，选择几种算法进行对比。时间2周， 自己做自己的。上交的是一篇小论文，里面有理论，有执行结果，有准确率对比就可以。

数据集的选择

本次代码选择了掌纹.zip作为数据集, 并解压图片到dataset目录下

根目录

dataset

000001.bmp

000002.bmp

000003.bmp

说明

  1. main.py用于将所有算法的数据绘制到一张图像上
  2. model.py分离出Model类, 统一了绘制ROC接口, 初始化加载数据集, 计算softmax
  3. 运行不同算法, 只需运行对应的*_model.py文件

LBP算法

准确率: 0.88

PCA算法

准确率: 0.52

Haar小波变换

准确率: 0.59

Gabor变换

准确率: 0.80

算法对比

算法 准确率
LBP 0.99
PCA 0.52
Haar 0.59
Gabor 0.80